Python并发编程实战：精通多线程与多进程

Python作为一门广泛使用的编程语言，提供了多种方式来实现并发编程。其中，多线程和多进程是两种常见的实现方式，它们各自适用于不同的场景。

多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，但在I/O操作中可以有效提升性能。

多进程则更适合处理CPU密集型任务。通过创建多个进程，可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的计算能力。Python的multiprocessing模块提供了丰富的接口来管理进程。

AI绘制图，仅供参考

异步编程也是Python并发的一种方式，尤其适合处理大量I/O操作。asyncio库配合await关键字，可以编写非阻塞的代码，提高程序的整体效率。

熟悉这些并发模型后，开发者可以根据项目需求灵活选择合适的方案，从而提升程序的性能与响应速度。

（编辑：站长网）

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